全球供应链中的数字化转型已经引起了广泛关注，尽管在过去的十年中，这一话题被广泛讨论，但许多公司仍然对如何实现这一不明确的目标感到困惑。人们普遍认识到这种转变的重要性，而新冠疫情及其带来的巨大影响也为行业向数字化转型方向推进提供了强大的助力。

毕马威（KPMG）报告显示，英国首席执行官对传统供应链的风险越来越担忧，该问题已被列为他们前五大关切之一。超过50%的首席执行官认为他们的供应链正面临着越来越大的压力。同样地，50%的首席执行官认识到他们需要增强供应链的风险抵御能力，以避免在未来三年内出现更多的中断。

然而，要实现全球供应链的数字化并非易事。这个转变的关键在于采用各种集成了人工智能（AI）、机器学习和自动化技术的解决方案，这将为企业提供所需的详细可见性、更快的反应速度和增强的生产力，从而真正实现数字化。

自动化和人工智能应从何入手呢？

自动化和人工智能的起源可以追溯到120年前的首个传送带的出现，或者到20世纪50年代自动化存储和检索系统的初次使用。

而现在机器人流程自动化（RPA）算一个不错的起点。有前瞻性的企业正在探索将RPA和人工智能战略结合，以在日益数字化的世界中保持竞争力。这种技术的结合被称为智能流程自动化（IPA），它还可以和其他技术一起使用，如机器学习、动态负载平衡、情绪分析以及其他高级应用。RPA能提高运营效率、降低成本，并改善现金流。同时，它还能实现同步跨多个系统的自动化操作。

人工智能和自动化为企业提供了对整个供应链的深度理解和清晰视野。麦肯锡的报告指出，供应链风险和信息的不透明性密切相关。具体而言，供应链风险主要体现在其脆弱性和面临的无法预测的事件上。为了降低风险，首先需要明确了解公司供应链中可能存在的弱点。例如，哪些供应商、流程或设施可能是供应链中的风险点？哪些关键流程可能面临供应短缺或价格波动的风险？

在数字化转型的关键阶段，人工智能和机器人流程自动化（RPA）解决方案可以监控多个系统，并整合信息，为管理者提供用于决策的信息，帮助组织发现潜在问题点。

通过清晰的视野和透明度，供应链的运作变得更加灵活和迅速。借助人工智能提供的实时有效见解，公司能够迅速调整存在的问题，或者移动资源以更好地满足客户需求。基于人工智能的智能供应链和商业解决方案也使企业有可能在产品和制造过程中实现更环保的方式，从设计开始直到产品送达客户手中，可持续的产品设计可以帮助企业控制成本并减少浪费。

在人工智能和自动化的实施中，最具吸引力的部分是创新地运用那些具备自我思考和学习能力的机器人。最新发展的大语言模型（LLM）和生成型人工智能正展现出这一趋势。这类人工智能的主要目标是为公司员工提供机器人系统集成和自动化所带来的额外知识、支持和洞见。通过自动化那些重复性强、手动劳动量大以及其他普通任务，组织能够最大化利用其运营人员的人力资源，并在最关键的领域发挥他们的个人才能——尤其是在需要专业且具有人性化互动的业务模式中，如与最终客户进行交互的场景。

以下是人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）在释放供应链弹性方面可以提供的帮助：

1. 预测分析：AI可以通过大数据和机器学习算法进行预测分析，帮助组织预测和管理供应链中的潜在问题和风险。这样可以提早进行决策，增加供应链的弹性。

2. 实时决策支持：AI和RPA可以提供实时的决策支持，帮助管理者在复杂和动态的环境中做出快速和准确的决策。这样可以提高供应链的响应速度和灵活性。

3. 流程自动化：RPA可以自动化供应链中的许多重复和例行的任务，如订单处理、库存管理、发票处理等。这样可以提高供应链的效率和准确性，同时释放人力资源，用于处理更复杂和需要人类智慧的任务。

4. 需求预测：AI可以帮助组织更准确地预测客户需求和市场趋势，以便及时调整供应链策略和计划。这样可以降低库存成本，提高客户满意度，增加供应链的竞争力。

5. 风险管理：AI和RPA可以帮助组织识别和管理供应链中的风险，如供应中断、价格波动、质量问题等。这样可以提高供应链的稳定性和可靠性。

6. 供应链透明度：AI和RPA可以提高供应链的透明度，帮助组织更好地理解供应链的状态和性能。这样可以提高供应链的可见性和控制性，进一步增强供应链的弹性。

总的来说，AI和RPA可以帮助组织优化供应链管理，提高供应链的效率和弹性，从而更好地应对市场和环境的变化。

在过去的四年中，RPA已经展现出在自动化商业流程和降低运营成本方面的强大作用。然而，在推进数字化转型的过程中，很多组织也面临着一些严重的挑战，比如如何选择和管理变革的过程，如何填补建设机器人所需的技能缺口，如何利用IT基础设施来支持RPA的挑战，以及如何处理超出预期的机器人实施和维护成本等更深层次的问题。

在竞争日益激烈的环境中，尤其是在当前高度关注供应链弹性的环境下，人工智能和RPA为供应链的发展提供了显著的竞争优势。但这些功能仅仅是现代供应链中的一个起点，供应链的CIO需要对这些技术进行评估，并持续推动他们的数字化进程。

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